論文の概要: Exploring & Exploiting High-Order Graph Structure for Sparse Knowledge Graph Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17034v1
• Date: Thu, 29 Jun 2023 15:35:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 12:49:45.224973
• Title: Exploring & Exploiting High-Order Graph Structure for Sparse Knowledge Graph Completion
• Title（参考訳）: スパース知識グラフ補完のための高次グラフ構造探索と展開
• Authors: Tao He, Ming Liu, Yixin Cao, Zekun Wang, Zihao Zheng, Zheng Chu, and Bing Qin
• Abstract要約: 本稿では,エンティティ間の価値ある長距離依存性を自動的にキャプチャできる新しいフレームワークLR-GCNを提案する。 提案手法は、GNNベースの予測器と推論経路蒸留器の2つの主成分からなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.45256490854869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sparse knowledge graph (KG) scenarios pose a challenge for previous Knowledge Graph Completion (KGC) methods, that is, the completion performance decreases rapidly with the increase of graph sparsity. This problem is also exacerbated because of the widespread existence of sparse KGs in practical applications. To alleviate this challenge, we present a novel framework, LR-GCN, that is able to automatically capture valuable long-range dependency among entities to supplement insufficient structure features and distill logical reasoning knowledge for sparse KGC. The proposed approach comprises two main components: a GNN-based predictor and a reasoning path distiller. The reasoning path distiller explores high-order graph structures such as reasoning paths and encodes them as rich-semantic edges, explicitly compositing long-range dependencies into the predictor. This step also plays an essential role in densifying KGs, effectively alleviating the sparse issue. Furthermore, the path distiller further distills logical reasoning knowledge from these mined reasoning paths into the predictor. These two components are jointly optimized using a well-designed variational EM algorithm. Extensive experiments and analyses on four sparse benchmarks demonstrate the effectiveness of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: スパースナレッジグラフ(KG)のシナリオは、従来の知識グラフ補完(KGC)手法の課題であり、グラフのスパーシティの増加に伴い、完了性能が急速に低下する。 この問題は、実用用途にスパースKGが広く存在するため、さらに悪化している。 この課題を解決するために、我々は、エンティティ間の価値ある長距離依存性を自動的に捕捉し、不十分な構造特徴を補い、スパースKGCの論理的推論知識を蒸留する新しいフレームワークLR-GCNを提案する。 提案手法はgnnベースの予測器と推論経路蒸留器の2つの主成分からなる。 推論経路蒸留器は、推論経路のような高次グラフ構造を探索し、それらをリッチ・セマンティックエッジとしてエンコードし、予測器に長距離依存を明示的に構成する。 このステップはKGを密度化するのにも重要な役割を担い、スパース問題を効果的に緩和する。 さらに、経路蒸留器は、これらの採掘された推論経路から論理推論知識を予測器にさらに蒸留する。 これら2つのコンポーネントは、よく設計された変分EMアルゴリズムを用いて共同最適化される。 4つのスパースベンチマークの大規模な実験と解析により,提案手法の有効性が示された。

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